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むヌロン・マスク氏2兆パラメヌタのGrok 4.6が来週孊習完了ぞ、Kimi K3を䞊回る可胜性

TradingKey
著者Jay Qian
Jul 20, 2026 6:58 AM

AIポッドキャスト

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Eastern Time July 18、むヌロン・マスク氏はxAIの次䞖代モデル「Grok 4.6」2兆パラメヌタのトレヌニングが完了間近であるこずを衚明した。同モデルは掚論速床を維持し぀぀性胜向䞊を図り、Moonshot AIの「Kimi K3」2.8兆パラメヌタを凌駕する芋蟌みだ。Kimi K3は珟圚ベンチマヌクで銖䜍だが、実甚面での課題も指摘されおいる。xAIは「Colossus」蚈算クラスタによる倧芏暡なGPU䟛絊を匷みずしおおり、モデル芏暡の拡倧ず運甚効率の䞡立が競争の焊点ずなる。

AI生成芁玄

TradingKey - 米東郚時間7月18日、スペヌスX SPCXずテスラ TSLAの最高経営責任者CEOであるむヌロン・マスク氏は、自身が率いるAI䌁業xAIが開発する次䞖代倧芏暡モデル「Grok 4.6」のトレヌニングが最終段階に入り、来週䞭にも初期トレヌニングが完了する芋通しであるこずを、゜ヌシャルプラットフォヌムのX䞊で明らかにした。泚7月18日時点でのマスク氏の原文は「来週」だったが、7月20日の投皿に基づくず今週に該圓する。

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出所X

マスク氏によるず、パラメヌタ数2兆個のこの新モデルは、珟行のパラメヌタ数1.5兆個の「Grok 4.5」バヌゞョンず比べお「あらゆる面で優れおいる」䞀方、掚論速床ずトヌクン効率は前䞖代ずほが同等に維持されるずいう。たた、あるナヌザヌぞの返信の䞭で、同モデルはMoonshot AIが新たに発衚した「Kimi K3」を「凌駕するポテンシャル」を秘めおいるず述べた。

この発蚀は、䞭囜のAIスタヌトアップ䌁業であるMoonshot AIが「Kimi K3」を発衚した盎埌のこずだった。Moonshot AIは7月17日、パラメヌタ数2.8兆個の次䞖代倧芏暡モデル「Kimi K3」を正匏にリリヌスした。これは珟圚、パラメヌタ数ベヌスで䞖界最倧のオヌプン゜ヌスモデルずなっおいる。リリヌス圓日、マスク氏は関連するレビュヌレポヌトのコメント欄に「玠晎らしい」ずコメントを寄せおいた。

リリヌス以来、Kimi K3はサヌドパヌティの評䟡プラットフォヌムで驚異的なパフォヌマンスを瀺しおいる。Arena AIのフロント゚ンド・コヌディング・リヌダヌボヌドにおいお、K3は1,679点ずいうスコアを蚘録しお䞖界銖䜍ずなり、Anthropicの「Claude Fable 5」やOpenAIの「GPT-5.6 Sol」を䞊回った。䞀方で、Moonshot AIは、これら2぀の最高峰のクロヌズド゜ヌスモデルず比范するず、K3の党䜓的なナヌザヌ゚クスペリ゚ンスには䟝然ずしお倧きな隔たりがあるこずを公匏に認めおいる。

Kimiの公匏アカりントはマスク氏の発蚀に反応し、゜ヌシャルプラットフォヌムの埮博Weiboで「@ElonMusk 『2兆』クラブぞようこそ」ず投皿した。Kimi K3の完党なモデルの重みりェむトは、7月27日たでに䞖界䞭の開発者向けに公開される予定ず報じられおいる。

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出所Weibo

珟圚、xAIはGrok 4.6の正匏なサヌビス開始時期、完党なトレヌニング蚈画、たたは技術的な評䟡指暙をただ発衚しおいない。これたでの研究開発プロセスを振り返るず、xAIは2026幎5月にパラメヌタ数1.5兆個のベヌスモデルである「V9-Medium」のトレヌニングを完了しおおり、これがGrok 4.5のコアな基盀ず芋なされおいる。

蚈算胜力のサポヌト面に぀いおは、Grok 4シリヌズのモデルは、「Colossusコロッサス」ずいうコヌドネヌムで呌ばれる超倧芏暡なAI蚈算クラスタを䜿甚しおトレヌニングされおいる。2026幎1月、xAIは「Colossus 2」が皌働を開始したこずを発衚した。皌働開始時点で玄55侇5000基のGB200およびGB300シリヌズGPUが搭茉されおおり、これは玄140䞇基のH100 GPUに盞圓する蚈算胜力である。xAIは以前、Colossus 2の最終目暙が2ギガワットGWの容量であるこずを明らかにしおおり、2026幎6月には22䞇基以䞊の新しいGB300チップを組み蟌んで400メガワットMW以䞊の蚈算胜力を远加する蚈画を立おおおり、最終的には100䞇基のGPUをデプロむするこずを目暙ずしおいる。

業界の分析によるず、倧芏暡蚀語モデルにおける総パラメヌタ数は、モデルの芏暡を枬定するための重芁な指暙ではあるものの、モデルの実際の総合胜力は、トレヌニングデヌタの品質、アルゎリズムフレヌムワヌク、掚論アヌキテクチャ、蚈算胜力の䟛絊、そしおトレヌニング埌の最適化ずいった耇数の芁因にも䟝存する。xAIがモデル芏暡を拡倧し぀぀前䞖代の運甚効率を維持できるかどうかが、Grok 4.6がKimi K3に察しお実質的な挑戊状を突き぀けられるかどうかの鍵ずなる。

このコンテンツはAIを䜿甚しお翻蚳され、明確さを確認したした。情報提䟛のみを目的ずしおいたす。

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監修者Jay Qian
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